[Livre] Statistical Graphics Procedures by Example: Effective Graphs Using SAS

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Sanjay Matange and Dan Heath's Statistical Graphics Procedures by Example: Effective Graphs Using SAS shows the innumerable capabilities of SAS Statistical Graphics (SG) procedures. The authors begin with a general discussion of the principles of effective graphics, ODS Graphics, and the SG procedures. They then move on to show examples of the procedures’ many features. The book is designed so that you can easily flip through it, find the graph you need, and view the code right next to the example.

Among the topics included are how to combine plot statements to create custom graphs; customizing graph axes, legends, and insets; advanced features, such as annotation and attribute maps; tips and tricks for creating the optimal graph for the intended usage; real-world examples from the health and life sciences domain; and ODS styles.

The procedures in Statistical Graphics Procedures by Example are specifically designed for the creation of analytical graphs. That makes this book a must-read for analysts and statisticians in the health care, clinical trials, financial, and insurance industries. However, you will find that the examples here apply to all fields.

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Ma critique de ce livre :

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Ce livre s’intéresse aux graphiques SAS générés par les procédures SG (Statistical Graphics). Ce livre vous convaincra définitivement d’arrêter de programmer vos graphiques avec les procédures SAS BASE (CHART, PLOT, etc.) ou avec les vieilles procédures SAS STAT (GCHART, GPLOT, etc.).

Ce livre n’est pas un livre pédagogique, c’est un livre par l’exemple, par la pratique. Dans la plupart des chapitres, il n’y a pas de grande littérature, juste du code SAS commenté avec le graphique correspondant ; le livre possède d’ailleurs une page web pour reproduire les graphiques.

Le chapitre 1 est une exception du livre dans le sens où c’est le seul chapitre ayant une approche pédagogique théorique. Dans ce premier chapitre, une présentation des tenant et aboutissant de la data vizualisation est donnée. Ce premier chapitre finit par un listing des objectifs du livre à travers les chapitres à venir.

Le chapitre 2 présente le fonctionnement global des procédures SG, les notions de superpositions de couches et d’importance de l’ordre des instructions dans ces procédures y sont donnés.

Les chapitres 3 à 7 présentent, à travers différents niveaux de lectures allant de la présentation de l’objectif global au niveau détail le plus fin possible, les différents types de graphiques générés par la procédure SGPLOT (une des procédures SG). Le livre est d’ailleurs essentiellement focalisé sur cette procédure, ce qui est normal, car c’est celle utilisée dans la plupart des situations.

Les chapitres 8 et 9 présentent de puissantes options pour modifier l’apparence de vos graphiques (axes, légendes, flèches à l’intérieur des graphiques, etc.).

Les chapitres 10 et 11 présentent deux des autres procédures SG : les procédures SGPANEL et SGPLOT. Ces procédures permettent de créer des graphiques de type SGPLOT en fonction de variables qualitatives.

Le dernier chapitre présente quelques méthodes statistiques sophistiquées utilisées dans le domaine des sciences de la vie.

Ce livre est très intéressant pour qui recherche un apprentissage par l’exemple. En effet, un rapide survol du livre permet d’identifier le (ou les) graphique(s) que vous souhaitez effectuer avec le code SAS associé.

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